タイトルに標榜している以上に幅広く有意義な情報が詰まっている一冊だ。 ノウハウとして具体的な書名や方法を挙げている上に、知的アウトプットのインフラ作りと称して生き方やマインドセットにまで具体的なアドバイスを行っている。これは凄い。 個人的に気になったポイントを挙げてみる。 まず「人間が労働から解放されることはない」の項で、 「AI技術はあくまで技術。人間の最新の補助ツールの1つでしかない。」と佐藤氏は断言し、 労働とは、人間が自然界に働きかけて、何かしらの成果物を得ることである。 その原理原則がある限り、労働のすべてをAIが担うようになることはない。 という旨を述べている。 ここにはやや違和感あり。前後の主張の関連性がいまいち見えない。 なので突っ込んで考えてみよう。 「人間が」自然界に働きかける、というのが労働の定義であるのなら、確かにAIによって置き換えられた仕事はもはや「労働」とは呼ばなくなるだろう。 ただそのことを言っているわけではないような気がする。 人間が自然界に働きかけて何らかの成果物を得る、というのは、 例えば畑で作物を作る、畜産で食肉を得る、食品を加工、流通する、天候を予測し、天候に左右されずに過ごせる建物を作ることなどがまず考えられる。また綿を育てたり、石油を掘ってエネルギーを生産したり、石油を加工して化学繊維を作ることも当然含まれるだろう。 つまり衣食住の基本は自然界への働きかけに他ならない。 これらはAIで代替可能ではないのだろうか？ AIで代替可能な作業は年々広がっている。 定形、反復なものから、クリエイティブなものまで出てきた。 もちろんAIだけで代替可能とは言えない。 例えば畑を耕し、ジャガイモを掘り出すためには物理的な働きかけが必要なので、AIが頭脳だとすれば、身体となる道具としてロボットが必要になる。 そしてそのコラボレーション、社会実装は、コストさえ度外視すればかなりの部分が可能だろう。 このコストというのがまず一つ目のハードルで、ジャガイモを潰さずに丁寧に掘り出すとか、種まきから水やり、収穫、仕分け、梱包、運送の一連の流れをすべてシームレスにAIとロボットに置き換えるためのコストを考えると、 よほど人間が代替した方が安く済んでしまう。 汎用AIの実用化はまだ先と見積もられているし、汎用AIが出来たとして、汎用ロボットはさらに先になる。 二つ目のハードルはプロンプト部分、即ちAIに対して、何をしてほしいかを指示する点にある。 気まぐれで不完全な人間の気持ちや意図を完全に読み取るのは、人間でも不可能と言っていいと思う。 そう考えると、人間は勝手に動くAIに対して、今の自分の気持ちや意図を適宜与えて方針を変えさせるか、AIのやり方に完全に乗っかって人間がその意思や行動を変えるかのいずれかの関係性に落ち着くはずだ。 AIが人間の仕事を完全に代替するのはこの後者のパターンを指すわけだが、知識欲やクリエイティビティやフィードバックを求めての他者貢献といった根源的な欲求が人間にある以上、全ての人が後者のパターンに当てはまるとは考えにくい。 佐藤氏の主張がそういった意味合いであるかどうかは定かではないが、自分なりに行間を読めばそういう意味と受け止められる。 落合陽一はIT環境も踏まえて新しい「自然」と呼ぶ(デジタルネイチャー)。 その認識では、人間はデジタルネイチャーへの働きかけ(労働)からも成果物を得て、そして生きていく。 AIが発展すれば新たな仕事が生まれる。 そういった視点でも、仕事、労働に携わる人が新たに生まれるため、完全になくなるというのは非現実的だろう。 『今後は、分析の部分はどんどんAIが担うようになっていき、人間は、人間的な価値判断や感覚、発想力、創造力、想像力を動員し、付加価値をつける総合力がなくては、豊かに幸せに生きてはいけない。』 現実的にはコストを計算に入れて、AIが多くの仕事を奪ってもなお収入を得て生きていくためには、上記のような総合力が確かに必要となっていくだろう。 ーーーー 長くなるので全文はnoteにて。 https://note.com/ronnio/n/nffcdc5dfa338

やり方。日々考えて自分にフィットさせていかないとならない。というのはわかっているけど難しい。アウトプットを想定してのインプット。で、時代が変わらず不変なことあれど、時代に乗ったツールを使う。で、それを最大限にいかすには、やっぱり自身の「やり方」ってわけですね。ふへーと感嘆だけしていてはしょうがない。自身だとしたらと考える一歩に。

最も印象的だったのは「知的アウトプットは、幸せに生きるための手段でしかない」です。ハウツー本は、手段を目的化して書かれるのが一般的かと思っていましたが、予想外でした。また、目的を設定することで、何にどれだけの資源を投下するかが判断でき、投資に対するリターンが最大化できると理解しました。